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    光明日报 2015年04月01日 星期三

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    计量反腐学及其构建

    作者:李后强 李贤彬 冯大力 《光明日报》( 2015年04月01日 07版)

        现阶段,反腐正逐渐由事后惩戒转变为事中防治,进而向事前免疫发展。随着科学技术的进步,反腐措施与反腐手段呈现出由定性分析向定量解析的过渡。基于腐败与反腐领域数据与模型的积累,计量方法与模型逐渐被反腐研究与实务领域所吸收。计量模型与方法、数理模型与方法、大数据模型与方法的发展与丰富逐渐勾画出了一幅计量反腐学的图景。

     

    什么是计量反腐学

     

        计量反腐学是在从严治党和廉政建设理论指导下,在党纪国法框架内,综合运用概率统计等数量化方法、现代数理模型、大数据技术等计量理论与技术对腐败与反腐败变量之间的相关或因果关系进行定量分析,寻找腐败发展趋势与活动规律,从而提出对策的一门学科。这门学科与计量经济学、社会物理学、数学政治学、社会统计学等有重叠交集部分。计量反腐、腐败免疫、数据铁笼则是该学科的理论创新。

     

        笔者认为,计量反腐学应包括以下方面:用计量方法分析腐败产生的原因——腐败的成本收益;腐败行为发生、发展、暴露规律的数理分析;腐败行为特征提取与腐败行为辨识、腐败严重程度分类;腐败防治机制创新;决策、权力运行体系建设;权力关进制度的“数据铁笼”;腐败免疫机制设计;腐败计量模型分析;大数据系统反腐;等等。

     

        腐败数据是支撑计量反腐学学科的基础。按性质区分,腐败数据大致可分为3种类型:横截面数据,即多个腐败或反腐败个体变量在同一时点上的取值;时间序列数据,即某个腐败或反腐败个体变量在不同时点上的取值;面板数据,即多个腐败或反腐败个体变量在不同时点上的取值。

     

        研究者在进行计量反腐学的学科建设时应遵循一般学科建设的学术原则,例如,参考原则、科学性原则、客观性原则、理论性原则、制度性原则、方法性原则等。

     

    计量反腐学的学术原理与方法创新

     

        计量反腐学可通过七大学术原理展开研究。相关性原理,即任何腐败都有内外关联性,可以用时间序列和大数据分析。传导性原理,即腐败具有传染性,可以扩散。隐蔽性原理,即腐败具有极强隐蔽性,不能见光。可量化原理,即腐败程度和速度可以用数据表征。自组织原理,即腐败在利益驱动下自发形成,到了临界值就崩溃,如区域性、塌方式腐败。树干性原理,即腐败有主干、分支、树叶,大中小层次,具有类似榕树“一木成林”的特点,如窝案、串案等。大数据透视镜原理,即类似于显微镜对细胞学、望远镜对天文学的推动一样,大数据具有透视功能,对于反腐工作具有极大的推动作用。

     

        构建计量反腐学,首先要厘清腐败、反腐败、惩治腐败、预防腐败、腐败免疫等基本概念,推演腐败发生、演化、暴露的核心规律,创新反腐体制机制研究,为此,必须创新研究方法。笔者认为,计量反腐学研究方法的创新,主要体现为以下三种。

     

        反腐面板数据分析方法:传统的反腐败定量分析缺乏关联数据调用,现代反腐败实践发现众多腐败案例涉及面板数据,需要创新性地运用面板数据分析法指导反腐工作。基于腐败与反腐败基础数据,普适的计量方法分为六类。一类适用于腐败相关横向与纵向数据的分析,包括大(小)样本OLS、最大似然估计法、异方差与GLS、2SLS与GMM等。二类适用于腐败行为的因果分析,包括二维选择模型、多值选择模型、排序与计数模型、受限被解释变量模型等。三类适用于腐败行为的联动性分析,包括短面板、长面板与动态面板、非线性面板数据分析方法等。四类适用于腐败行为发展规律的分析,包括随机试验与自然试验、蒙特卡洛法与自然法、平稳时间序列、单位根与协整等。五类适用于腐败行为关联性分析,包括自回归条件异方差模型、似不相关回归、非线性回归与门限回归、分位数回归等。六类适用于腐败行为模型参数或非参数估计及模式预测,包括非参数与半参数估计、空间计量反腐、久期分析、贝叶斯估计等。

     

        数量模型反腐法:如何由表及里地分析腐败行为发生的原因、腐败行为演化的动态规律等内在逻辑规律,需要创新性地运用现代数理模型加以分析研究。应用于反腐败决策与研究领域较多的数理模型包括:1.腐败行为表现特征:莫比乌斯分析;2.国家、地区或组织腐败程度度量:腐败感知指数(CPI)、组织腐败程度度量(分维)、模糊值、泊松分布等;3.预防腐败:腐败行为演化特征的量子跃迁、腐败集团的扩散限制凝聚DLA模型、集体腐败坍塌的自组织临界现象分析(SOC)、传染病扩散模型等;4.腐败免疫:动态免疫设计(DI)等;5.博弈论方法反腐败;6.腐败行为判别:0-1布尔代数等。

     

        大数据反腐法:运用大数据技术全面客观地概括与分析主客体的相关行为,即借助大数据技术与方法对主客体表征出的大容量、动态实时、多样化、准确的数据流进行分析处理。大数据运用于计量反腐领域的方法包括:1.惩治腐败:聚类与回归,腐败行为判别;2.有指导学习与无指导学习,腐败严重程度聚类:违纪、严重违纪、违纪违法、严重违纪违法行为分类;3.决策树:制度笼子的大数据设计。例如,大数据处理技术中的聚类分析,是对官员腐败程度十分匹配的聚类方法。可以用大数据来构建约束权力的笼子,编织“人在干、云在算”的数据铁笼。

     

    计量反腐学对反腐工作的推进

     

        现阶段,量化思维已日益深入到社会科学与行为科学研究领域,计量技术的大众化运用,大数据技术的普及应用等客观基础的具备,为计量反腐学的学科发展提供了基础环境。社交网络的日益兴盛,为反腐工作借助信息技术提供了应用基础。腐败行为的可感知、腐败成因分析的全域性、腐败干预活动的前瞻性、腐败免疫的动态特性等学科体系的形成,为计量反腐学的使用环境提供了有利条件。

     

        计量反腐学为精确定量反腐提供了强力支撑。随着国家反腐败力度的加强和信息技术的发展,腐败主体的行为更加隐蔽且更难以认定,需要革新反腐败机制加以应对。计量反腐学的技术体系将使“埋得更深、隐得更秘”的腐败行为被发掘出来并予以惩治,由此推动反腐工作由表及里、由浅入深发展。

     

        计量反腐学推动反腐工作由定性描述走向定量分析。传统的反腐工作对腐败与否的分类、腐败严重程度的认定等关键问题多数采用定性的方法加以确定,反腐败工作宽严程度随政治气氛的变化而变化,难免给当事人与社会带来“人治”反腐的不良印象。从世界反腐败工作的历史和现状来看,反腐败工作需要一套系统且能够量化的工作标尺与评价标准,以实现科学反腐、制度反腐、量化反腐的目标。

     

        计量反腐学支持反腐工作由事后惩戒向事前预防干预转变。惩治腐败的同时需要设计预防腐败的制度与体系,在资源分配、权力运行等领域实现腐败免疫。计量反腐学的发展促进反腐工作由政治性反腐向制度性反腐转变。滋生腐败的环境在于权力,反腐败工作的推动也必须来源于权力部门,因此反腐败工作或多或少存在一定的政治性因素,计量反腐学能在一定程度上剥离反腐败工作中的政治因素,从国家和民族健康发展的视角来规划与设计制度性反腐败工作体系。

     

        计量反腐学的应用使得反腐工作由区域反腐向国际联动过渡。随着经济全球化时代的来临、人口迁徙与企业经营活动日益跨国化,区域各自为政的反腐败工作难以有效发挥相关作用。计量反腐学的出现将实现反腐工作的定量客观化,有利于反腐工作的国际与区域合作,为反腐败工作的国际联动提供了“共同语言”。

     

        新形势下的反腐工作,具有更深更广的实践内涵。面对日益复杂的反腐形势,传统的定性分析加人工判断与人工处罚的反腐败工作机制严重制约着反腐败工作的深入开展。计量反腐学思维引导下的自动化、信息化、实时化技术,为反腐实践探索提供了新的更大的空间。

     

        (作者单位:四川省社会科学院、河南财经政法大学;本文系四川省科技厅应用基础计划“服务于决策支持的社会舆情大数据集的高阶NARMAX理论系统研究”的阶段性研究成果)

     

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